Telegram RegisterThe public register of Telegram
Telegram profile photo for Финунивер | ИРПКиК

Channel

Финунивер | ИРПКиК

@finpro_fa_ru

On this record: Growth · Engagement · What this channel posts · Reactions · Posts · Cite this entry

950subscribers

-13 since we began measuring on 7 August 2026

Risers and fallers across the register · movement among entries of Under 1,000.

Register entry

Telegram ID-1002051496206
TypeChannel
Username@finpro_fa_ru
CreatedBetween 1 November 2023 and 31 May 2024— estimated from Telegram’s id allocation, not measured. How this range is calculated.
First recorded8 August 2026
Last confirmed live30 August 2026
Measurements held5
Confirmed unchanged1 time, most recently 30 August 2026
On Telegramt.me/finpro_fa_ru

Growth

950963956.57 August 2026 — 963 subscribers8 August 2026 — 963 subscribers14 August 2026 — 951 subscribers23 August 2026 — 957 subscribers30 August 2026 — 950 subscribers7 August 202630 August 2026
5 measurements spanning 23 days, net -13. Dots are measurements; the straight line between them is drawn to join them, not to claim we know the path taken in between — snapshots are recorded only when a count changes, so gaps mean “no change observed”, never “interpolated”. The vertical axis spans 948–965 and does not start at zero.
Measurement log — every subscribers count we have recorded
Measured (UTC)SubscribersChange
30 Aug 2026, 23:57950-7
23 Aug 2026, 02:46957+6
14 Aug 2026, 21:53951-12
8 Aug 2026, 00:47963no change
7 Aug 2026, 17:11963first reading

Engagement

15 posts held, back to 14 July 2026the reader has not yet reached the start of this channel’s public history, so older posts may sit further back, unread. Read across 1 pageof Telegram’s post history, 20 posts per page.

ERR · 30 days
10.1%
avg views ÷ 950 subscribers
Avg views / post
96.0
4 posts measured
Reaction rate
1.86%
reactions ÷ views · ER floor
Posts in window
4
of 15 held

ERR is average views per post over the last 30 days divided by subscribers, the definition TGStat uses, so this figure is comparable with the one you will see elsewhere. It falls structurally as a channel grows: a high ERR on a small channel and a low one on a large channel describe reach mathematics, not quality. We publish the figure and the sample it came from and pass no verdict on it.

ER is defined industry-wide as (forwards + reactions + comments) ÷ views— note the denominator is views, not subscribers. Telegram’s public web preview carries views and reactions but not forward or comment counts, so the reaction rate above is the reactions term only and is therefore a floor: the true ER for this channel is higher by an amount we have not measured and will not estimate. It is computed over the 3 of 4 measured posts that carry a reaction reading, and over those same posts' views.

What these figures were computed from
WindowRolling 30 days · latest post in window 7 August 2026
Posts held15 (14 July 20267 August 2026)
Views total384
Reactions total5
Forwards / commentsnot exposed by the public surface — not measured, not estimated
Readings taken8 Aug 2026, 00:47 UTC

Views are a single reading per post, taken at the time above. A post published in the last day or two is still accumulating views, which pulls the 30-day average down slightly. That is a property of the standard definition rather than a fault in it, so we keep the definition rather than “correcting” the number into something nobody can reproduce.

Precision. Telegram publishes view counts on its public widget in short form — 8.12K, 3.7M — so any reading at or above 1,000 reaches us rounded to three significant figures, and only counts below 1,000 are exact. Averages and rates derived from them are shown to the same precision rather than to the unit: a figure like 3,701,250 would assert digits nobody measured.

Reaction counts are published per emoji and rounded the same way, so a total below 1,000 is exact and a larger one is a sum that may carry a rounded component from each emoji above 1,000. Because it is a sum, it does not look rounded — read a large reaction total as three significant figures per contributing emoji rather than as the figure it prints.

What this channel posts

Video runtime
35s
Average length
35s

Measured directly from 1 video with a duration reading, out of the posts we hold for this channel — not this channel’s whole posting history, only the sample this register has actually read. An exact reading to the second, taken from the post itself rather than from Telegram’s own rounded chrome, so it carries no mark.

Reaction mix

41 reactions across 14 posts, in 2 distinct kinds. The most used accounts for 82.9% of them.

Every reaction kind recorded on the sample, most used first
ReactionCountShareShare, drawn
3482.9%
👍717.1%

No sentiment is inferred, and none should be read in. This table is ordered by count and by nothing else. Emoji do not carry stable meaning across languages or communities — 🙏 is thanks in one channel and mourning in another — so we publish which ones were pressed and how often, and pass no judgement on what an audience meant by them.

Precision. Telegram publishes reaction counts per emoji and short-forms each one — 4.34K, 1.2M — so any single kind at or above 1,000 reaches us at three significant figures, and only counts below 1,000 are exact. The shares above are ratios of those figures and carry the same error. This is also why the total here can differ slightly from a reaction total printed elsewhere on the page: both are sums of the same rounded parts, taken over samples with different edges.

Coverage. Reactions were read on 14 of the 15 sampled posts in this sample. Summed by Telegram’s own count on each post — not by adding up the per-emoji breakdown above — those same posts carry 41reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.

Measured over the 15 most recent posts we hold, published 14 July 2026 to 7 August 2026, using the newest reading held for each. Telegram Stars are excluded: they are a payment, not a reaction, and they have their own section.

Recent posts

7 Aug 2026, 11:09 UTC52 views2 reactionsread 8 August 2026
Photo

💥 Вернемся к профессии фитнес-тренера Итак, разбираем Форматы работы и их доходность! Рынок предлагает несколько основных моделей монетизации: ✅ Штат клуба. Стабильный оклад (15 000 – 25 000 руб.) плюс процент от персональных тренировок (обычно 20–40%). Итоговый доход новичка — 40 000 – 80 000 рублей. ✅ Аренда зала. Самостоятельный тренер платит клубу за час использования помещения (500 – 1000 руб.), забирая остал

2

Signed Альбина Кискаркина

6 Aug 2026, 08:54 UTC88 views1 reactionsread 8 August 2026
Photo

😎 Хей, Chat GPT, сделай мне тест по этому параграфу!.. Финуниверситет разработал специальную программу повышения квалификации по нейросетям для преподавателей. Цель — формирование компетенций по применению ИИ в образовательном процессе. Программа разработана на основе профстандарта «Педагог» и ФГОС СПО по специальности «Интеграция решений с применением технологий ИИ». Освоим ✅ безопасность, этика и правовые аспект

1

Signed Альбина Кискаркина

4 Aug 2026, 16:10 UTC115 viewsread 8 August 2026
Photo

Мы смотрим в будущее! Не пропустите нашу новую специальность 💥 Системный администратор LINUX (читайте пост до конца, чтобы получить 70% скидку) 📅 Старт – с 10 сентября ✅ Подойдет для специалистов, желающих освоить востребованную IT-профессию и получить практические навыки администрирования операционных систем Linux. 🫶 Какие навыки вы получите после курса? Сможете ✅ Администрировать Linux-системы ✅ Устанавливать,

Signed Альбина Кискаркина

3 Aug 2026, 12:54 UTC129 views2 reactionsread 8 August 2026
Photo

💥 Профессия фитнес-тренера в России Обсуждаем востребованность и перспективы Сейчас в стране официально насчитывается около 375 тысяч фитнес-тренеров, что на 7% больше, чем в прошлом году. Несмотря на этот рост числа специалистов, более половины (53%) фитнес-клубов заявляют о нехватке персонала. Чтобы восполнить дефицит, крупные сети запускают собственные образовательные проекты. Востребованность профессии подкреп

2

Signed Альбина Кискаркина

31 Jul 2026, 13:10 UTC173 views2 reactionsread 8 August 2026
Photo

🔥Помните, мы на днях искали фитнес-тренера из российских киногероев - и это было не просто так! У нас появился новый курс - и сразу же отличное предложение:💥 Идем с 70% скидкой на курс “ФИТНЕС-ТРЕНЕР” в Финансовый Университет при Правительстве РФ СТАРТ – 10 сентября Онлайн-форматПосле 256 академических часов курса вы сможете ✅ Работать в фитнес-клубах, спортивных центрах, персональным тренером ✅ На основе спортивной

2

Signed Альбина Кискаркина

29 Jul 2026, 13:58 UTC218 views2 reactionsread 8 August 2026
Photo

💥 Поделись отзывом на любой курс ИРПКиК ФинУниверситета в Яндекс Картах и получи подарок (скоро расскажем) Вы завершили обучение на наших курсах, получили интересную специальность или просто полюбили лекции любимого преподавателя? Пусть о крутых курсах ИРПКиК Финансового университета узнают все! Ваш отзыв на Яндекс Картах — это не просто пара строчек в интернете. Это маяк для сотен людей, которые прямо сейчас выбир

2

Signed Альбина Кискаркина

28 Jul 2026, 13:09 UTC206 views1 reactionsread 8 August 2026
Photo

🫶 А у нас тут ещё один новый курс намечается с 10 сентября, скоро расскажем, а пока… ❤️‍🔥 Кому из советских киногероев подошла бы Профессия фитнес-тренера? Специальность требует уникального сочетания качеств: харизмы, дисциплины, умения мотивировать и глубокого понимания человеческой психологии. Оказывается, под эти критерии идеально подходят сразу несколько героев нашего детства. ✅ Товарищ Сухов («Белое солнце пу

1

Signed Альбина Кискаркина

27 Jul 2026, 07:42 UTC171 views2 reactionsread 8 August 2026
Photo

💥 Специальность SMM-специалист (Social Media Marketing)? Наш вариант - Трус (герой Георгия Вицина) из знаменитой гайдаевской троицы. Психотип и набор навыков идеально ложатся на требования этой профессии. Итак, почему же Трус — прирождённый SMM-щик. ✅ Врождённое понимание психологии и эмпатии Основа успешного кSMM — это понимание аудитории. Нужно чувствовать настроение подписчиков, знать их боли, страхи и желания,

2

Signed Альбина Кискаркина

25 Jul 2026, 12:18 UTC196 views3 reactionsread 8 August 2026
Video

ИИ-креаторы добрались до истории: в сети показали, как за 185 лет изменились пользователи банка — от первого владельца сберкнижки до человека, который платит улыбкой. В видео купцов, советских граждан и современных зумеров поместили в привычные для их эпох банковские сценарии: от похода в сберкассу с бумагами до оплаты кофе по биометрии.

3

Signed Альбина Кискаркина

22 Jul 2026, 07:35 UTC273 views2 reactionsread 8 August 2026
Photo

💥 Специалист по SEO (Search Engine Optimization) Для этой вакансии идеально подошёл бы Олег Михайлович Гусев (Козодоев) из фильма «Бриллиантовая рука». Его характер, навыки и образ жизни — это готовая метафора работы SEO-специалиста. ✅ Сбор семантического ядра (ключевых слов) Это основа SEO — понять, что именно ищут пользователи. Козодоев — мастер наблюдения и сбора информации. Его главная задача в фильме — «вест

2

Signed Альбина Кискаркина

20 Jul 2026, 10:16 UTC294 views5 reactionsread 8 August 2026
Photo

💥 Кому из советских киногероев пригодился бы курс «Банковское дело»? Советский кинематограф подарил нам галерею ярких, деятельных и часто неординарных личностей. Однако многим из них для реализации своих грандиозных планов или спасения предприятий от краха отчаянно не хватало системных знаний в области экономики и финансов. Если перенести классических персонажей советского кино в современные реалии, курс «Банковское

5

Signed Альбина Кискаркина

17 Jul 2026, 20:31 UTC282 views4 reactionsread 8 August 2026
Photo

Итак, поехали! 💥 Специалист по нейросетям, это, без сомнения, Александр Сергеевич Тимофеев из фильма «Иван Васильевич меняет профессию». Вот почему именно он является идеальным кандидатом: ✅ Глубокое понимание архитектуры Александр Сергеевич — инженер-изобретатель, который в одиночку собрал и настроил сложнейшую машину времени. Это требует системного мышления и понимания того, как отдельные узлы (входной контур, б

👍4

Signed Альбина Кискаркина

Showing the 12 most recent of 15 posts we hold for @finpro_fa_ru. View and reaction counts are the latest single reading for each post, not a live figure, and a recent post is still accumulating both. A view count marked was rounded by Telegram before we ever saw it — t.me prints views in full below 1,000 and to three significant figures above, so ≈1,200,000 means somewhere between 1,150,000 and 1,249,999. Unmarked counts are exact. Text is reproduced from the public post preview and truncated for length.

Cite this entry

A live page changes as we take new readings, so a citation should name the measurement it is based on, not just the URL. The line below cites the subscriber count as measured 30 August 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.

“Финунивер | ИРПКиК” (@finpro_fa_ru), 950 subscribers as measured 30 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/finpro_fa_ru.

Full measurement history, CC BY 4.0. Every reading this register holds for this entry, not just the latest one, as a dated, downloadable record: CSV · JSON. Free to use with attribution to tgregister.com. Each file carries its own generation timestamp, which is the figure to cite for exactly when the data was retrieved.